Model Random Forest Data Historis Multivariat Untuk Prediksi Pendapatan Asuransi - Wilsen Grivin Mokodaser; Hartiny Koapaha; Stenly Ibrahim Adam (IDEALIS : InDonEsiA journaL Information System, 2025)
Perusahaan asuransi adalah perusahaan keuangan non-bank yang melindungi nasabah dari risiko dan mengumpulkan uang dari premi nasabah selama periode tertentu, sesuai dengan ketentuan polis. Karena perusahaan asuransi telah lama terlibat dalam perekonomian negara, masyarakat tidak begitu ragu akan layanan yang mereka tawarkan. Disebabkan oleh ketidakpastian yang terkait dengan hal-hal seperti kesehatan, pendidikan, harta-benda, dan kematian, kesadaran masyarakat tentang pentingnya asuransi terus meningkat. Asuransi menjadi alat penting bagi masyarakat untuk mengantisipasi risiko atau kerugian di masa depan. model Random Forest diterapkan untuk memprediksi pendapatan asuransi bulan berikutnya berdasarkan data historis multivariat dari bulan Januari hingga Juli/Agustus. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki performa yang cukup baik dalam menangkap pola pendapatan, dengan skor evaluasi Mean Absolute Error (MAE) sebesar ±25.139.426 menunjukkan bahwa rata-rata kesalahan prediksi hanya sekitar 25 juta rupiah, angka yang masih tergolong wajar jika dibandingkan dengan skala pendapatan keseluruhan. Mean Squared Error (MSE) sebesar 2.9815 × 10¹⁵ mencerminkan adanya beberapa error besar, meskipun hal ini wajar mengingat skala data dan keberadaan outlier yang sulit dihindari. R² Score sebesar 0.85 menandakan bahwa 85% variabilitas pendapatan dapat dijelaskan oleh model dari data historis, yang menunjukkan performa prediksi yang sangat baik. Kontribusi ilmiah dari penelitian ini adalah penerapan pendekatan regresi non-linear berbasis Random Forest untuk melakukan peramalan pendapatan asuransi menggunakan data multivariat historis bulanan, yang jarang dibahas secara mendalam dalam konteks industri asuransi. Pendekatan ini tidak hanya menyoroti efektivitas Random Forest dalam menangkap pola musiman dan hubungan non-linier antar variabel waktu, tetapi memberikan landasan eksplorasi metode machine learning lanjutan dalam analisis data asuransi.